
Як я перетворив 90-хвилинний стрім на 7 одиниць контенту за 20 хвилин
Транскрипт, одна сесія Claude Code і нуль ручного редагування. Ось точна pipeline, яку я використав, щоб обробити свій перший стрім у статтю для блогу, розділи YouTube, обкладинку, hero-зображення та пост у Telegram.
Я щойно завершив свій перший стрім Learn By Doing Academy. 90 хвилин розмови про рівні ШІ, філософію та створення вебсайтів з агентами. Запис лежав на YouTube зі стандартною назвою і без опису.
Через двадцять хвилин я мав: статтю для блогу п'ятьма мовами, розділи YouTube з 28 таймкодами, кастомну обкладинку, згенероване hero-зображення і все опубліковано. Я не написав жодного слова вручну.
Ось що саме сталося.
Початкова точка
Я мав дві речі:
- Посилання на YouTube із записом стріму
- Транскрипт з Jamie (інструмент транскрипції на основі ШІ)
Це все. Жодних нотаток, жодного плану, жодної структури майбутнього контенту.
Pipeline
Я вставив транскрипт у Claude Code і сказав: обробити це.
Крок 1: Аналіз контенту
Агент прочитав повний транскрипт і витягнув усе: переходи між темами, ключові висновки, учасників, згадані проекти, моменти для цитування. Він визначив 28 окремих маркерів розділів упродовж 90-хвилинної розмови.
Крок 2: Стаття для блогу п'ятьма мовами
Luna, мій контент-агент, взяла аналіз і написала повноцінну статтю. Не переказ, не буллет-поінти, а справжню статтю із зачіпкою, структурованими розділами та закликом до дії. Потім переклала пост німецькою, іспанською, російською та українською. П'ять файлів, закомічені в репозиторій блогу.
Крок 3: Метадані YouTube
Агент згенерував оптимізовану назву, повний опис з усіма 28 розділами як таймкодами, 27 тегів і змінив категорію з Entertainment на Education. Також створив хуки для дистрибуції в X/Twitter, LinkedIn та Instagram.
Але була одна заковика.
Проблема таймкодів
Інструмент транскрипції почав запис до того, як YouTube-стрім вийшов в ефір. Кожен таймкод у транскрипті був зсунутий на 6 хвилин і 36 секунд. Агент запитав: "Який перший впізнаваний момент у відео та його таймкод?"
Я відповів: "Я кажу алло алло на 6:41."
Він знайшов цей момент у транскрипті на 00:05, розрахував зсув +6:36 і перерахував усі 28 таймкодів розділів. Одне питання, одна відповідь, усі таймкоди виправлені.
Крок 4: Обкладинка
Агент створив HTML-файл 1280x720 з темно-фіолетовим градієнтом, жирним текстом "10 LEVELS OF AI", прогрес-баром та значком серії. Chrome зробив скріншот у headless-режимі з роздільною здатністю 2x. Я затвердив.
Крок 5: Hero-зображення
Тут я дещо засвоїв. Мій перший порив був використати обкладинку як hero-зображення блогу. Агент саме так і зробив. Потім я згадав: hero-зображення для блогу треба генерувати через Gemini, а не копіювати з обкладинок. Різні цілі, різна естетика.
Hero-зображення від Gemini вийшло набагато краще: 10 висхідних сходинок з іконками для кожного рівня, від бульбашки чату до космічного сяйва. Атмосферне, не клікабельне. Правильний інструмент для правильного завдання.
Крок 6: Завантаження та публікація
Агент завантажив метадані й обкладинку на YouTube через API, закомітив статті блогу та hero-зображення, запушив для автоматичного деплою.
Готово.
Що я помітив
Pipeline не була ідеальною. Я помітив три речі:
- Фейкове URL. Агент вигадав
web100.devяк посилання на проект Web100. Цього домену не існує. Мені довелося сказати йому прибрати його з усіх 7 файлів, де воно з'явилося. - Неправильний перший розділ. Перший розділ казав "0:00 Welcome & setup", але справжнє привітання було на 6:41. Мертвий час перед стрімом потребував власного маркера.
- Захардкоджена конфігурація в скілі. Коли я перетворював робочий процес на переіспользовуваний скіл, агент вписав посилання на Telegram-чати прямо у файл скіла. Конфігурація належить проекту, а не скілам. Скіли мають бути універсальними та переіспользовуваними.
Усі три проблеми були виявлені в розмові та виправлені за хвилини. Але вони нагадують: треба перевіряти те, що виробляють агенти. Довіряй, але перевіряй.
Переіспользовуваний скіл
Коли все було готово, я запитав: чи варто це перетворити на скіл?
Так. Тепер у мене є /process-livestream, який фіксує весь робочий процес:
- Розрахувати зсув таймкодів між транскриптом і відео
- Проаналізувати транскрипт на теми, розділи та висновки
- Згенерувати метадані YouTube з розділами
- Створити обкладинку (HTML у PNG)
- Згенерувати hero-зображення через Gemini
- Написати статтю для блогу всіма мовами
- Завантажити на YouTube через API
- Опублікувати блог
- Підготувати повідомлення в Telegram для спільного чату та особистого каналу
На наступному стрімі я вставляю транскрипт і кажу /process-livestream. Весь процес запускається знову.
Мета-момент
На стрімі я говорив про 10 рівнів ШІ. Потім використав Рівень 5 (керівник підрозділу, що оркеструє кількох агентів між проектами), щоб обробити той самий запис, де я це пояснював.
Контент про ШІ-агентів був оброблений ШІ-агентами. Стаття про пошук свого ikigai була написана, поки я жив своїм.
У цьому суть. Інструменти мають зникати. Філософія має залишатися.
Спробуй сам
Якщо в тебе є записаний стрім або презентація на YouTube без опису:
- Отримай транскрипт (Jamie, Otter або автоматичні субтитри YouTube)
- Відкрий Claude Code
- Встав транскрипт із посиланням на YouTube
- Скажи, що хочеш: статтю, розділи, обкладинку
Тобі не потрібен мій точний сетап. Не потрібні кастомні скіли чи команди агентів. Лише транскрипт і чітка інструкція. Почни з Рівня 2 (оператор) і рухайся вгору.
Стрім Learn By Doing Academy відбувається щосуботи о 10 ранку за берлінським часом. Приходь із запитанням або кейсом, і ми розберемо його в прямому ефірі.
Маєте думки щодо цієї статті? Давайте обговоримо в X!
Alösha
Будую комʼюніті-платформи, викладаю сальсу, пишу, щоб знайти своїх.
Вам також може сподобатися
What Level of AI Are You On? From Q&A to Ikigai
Most people use AI to ask questions. But there are 10 levels of AI mastery — and the highest one has nothing to do with technology. A recap of Learn By Doing Academy Live Stream #1.
I Built an Executive Team of 6 AI Agents to Manage My 15 Side Projects
How I use Claude Code to run an autonomous AI agent team that handles code review, content, strategy, coaching, and community across 15 projects while working full-time.
The Julia McCoy Method: How to Scale YouTube with AI Avatars
Julia McCoy grew a YouTube channel to 250K subscribers in 18 months using an AI avatar. Here is her exact pipeline — and how I turned it into a reusable Claude Code skill.